背景建模

帧差法

由于场景中的目标在运动，目标的影像在不同图像帧中的位置不同。该类算法对时间上连续的两帧图像进行差分运算，不同帧对应的像素点相减，判断灰度差的绝对值，当绝对值超过一定阈值时，即可判断为运动目标，从而实现目标的检测功能。

计算机视觉模型压缩 计算机视觉建模_计算机视觉


帧差法非常简单，但是会引入噪音和空洞问题

混合高斯模型

在进行前景检测前，先对背景进行训练，对图像中每个背景采用一个混合高斯模型进行模拟，每个背景的混合高斯的个数可以自适应。然后在测试阶段，对新来的像素进行GMM匹配，如果该像素值能够匹配其中一个高斯，则认为是背景，否则认为是前景。由于整个过程GMM模型在不断更新学习中，所以对动态背景有一定的鲁棒性。最后通过对一个有树枝摇摆的动态背景进行前景检测，取得了较好的效果。
ps：鲁棒性：在计算机科学中，健壮性（英语：Robustness）是指一个计算机系统在执行过程中处理错误，以及算法在遭遇输入、运算等异常时继续正常运行的能力。 诸如模糊测试之类的形式化方法中，必须通过制造错误的或不可预期的输入来验证程序的健壮性。很多商业产品都可用来测试软件系统的健壮性。健壮性也是失效评定分析中的一个方面。

在视频中对于像素点的变化情况应当是符合高斯分布

计算机视觉模型压缩 计算机视觉建模_混合高斯模型_02

背景的实际分布应当是多个高斯分布混合在一起，每个高斯模型也可以带有权重

计算机视觉模型压缩 计算机视觉建模_opencv_03

混合高斯模型学习方法

1.首先初始化每个高斯模型矩阵参数。
2.取视频中T帧数据图像用来训练高斯混合模型。来了第一个像素之后用它来当做第一个高斯分布。
3.当后面来的像素值时，与前面已有的高斯的均值比较，如果该像素点的值与其模型均值差在3倍的方差内，则属于该分布，并对其进行参数更新。
4.如果下一次来的像素不满足当前高斯分布，用它来创建一个新的高斯分布。

混合高斯模型测试方法

在测试阶段，对新来像素点的值与混合高斯模型中的每一个均值进行比较，如果其差值在2倍的方差之间的话，则认为是背景，否则认为是前景。将前景赋值为255，背景赋值为0。这样就形成了一副前景二值图。

计算机视觉模型压缩 计算机视觉建模_混合高斯模型_04

import numpy as np
import cv2

#经典的测试视频
cap = cv2.VideoCapture('test.avi')
#形态学操作需要使用
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE,(3,3))
#创建混合高斯模型用于背景建模
fgbg = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2()

while(True):
    ret, frame = cap.read()
    fgmask = fgbg.apply(frame)
    #形态学开运算去噪点
    fgmask = cv2.morphologyEx(fgmask, cv2.MORPH_OPEN, kernel)
    #寻找视频中的轮廓
    im, contours, hierarchy = cv2.findContours(fgmask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

    for c in contours:
        #计算各轮廓的周长
        perimeter = cv2.arcLength(c,True)
        if perimeter > 188:
            #找到一个直矩形（不会旋转）
            x,y,w,h = cv2.boundingRect(c)
            #画出这个矩形
            cv2.rectangle(frame,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2)   
            
    cv2.imshow('frame',frame)
    cv2.imshow('fgmask', fgmask)
    k = cv2.waitKey(150) & 0xff
    if k == 27:
        break
       
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()